团购插件

http://www.magentocommerce.com/magento-connect/Zizio/extension/6378/ziziogroupsale

key:magento-community/ZizioGroupSale

大家都知道,现在每个城市,商家都想尽各种办法促销,而消费者也想尽各种办法希望买到又便宜又实惠的商品,因此便出现了越来越多的团购打折活动,作为地方门户站,更应该更好的提供这样的团购交流平台服务于当地民众. 考虑至此,特地发布一个团购活动模块系统. 此模块,不仅适合分类信息使用,同时也适合整站系统使用. 此模块的亮点是: 1.不局限于团购活动,同时还可以当作以下类似活动的使用. 交友派对 美食聚会 打折购物 户外旅行 志愿公益 其它活动等等 2.之所以适合各种活动,那是因为,这个模块,大家可以无限安装多份,像分类与万能文章一样.当然后台也可以创建多种分类. 3.发布活动页的表单元素是可以自由添加的. 4.活动页增加了一个我要报名的功能项.而这个报名页里边的每一个表单元素,也是可以在后台自由添加的. 当然除此之外,还可以被其它系统调用活动名称的标签.等等. ====================== 注:此模块,可以安装多份,可自定义功能字段.因此大家可以通过装多份来改造成其它系统,以满足自己的需要. ======================        注意: 如果你的是独立版分类信息系统,请先下载一个整站系统,从那里复制文件与目录 \template\default\head.htm         补全头部模板 \template\default\foot.htm         补全尾部模板 \images\default\          补全CSS样式表与图片 替换独立分类根目录的对应文件.注意不是F/目录下的文件. 最后修改\template\default\head.htm  查找$STYLE换成default 再安装团购系统,否则安装后会出现白屏或样式表丢失页面错乱现象.
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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